基于眼部图像的贫血检测数据集
该数据集为图像模态，主要收集了用于非侵入式检测的患者眼部结膜照片。其主要用途是利用深度学习图像分类技术，通过分析眼结膜的苍白程度来自动评估和识别患者是否患有贫血，提供简便的筛查手段。
基本信息
模态
图像
大小
0.15 GB
数据量
426
任务类型
分类
许可
CC BY-SA 4.0
创建/更新时间
2021-08-28
资源简介
通过采集患者眼部结膜区域的数码图像，结合非侵入式手段，用于利用计算机视觉技术诊断患者是否存在贫血症状。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("vatsalparsaniya/anemia-detection-from-eye-images")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d vatsalparsaniya/anemia-detection-from-eye-images
unzip anemia-detection-from-eye-images.zip -d anemia-detection-from-eye-images/
数据集大小约 0.15 GB。
数据说明
通过采集患者眼部结膜区域的数码图像，结合非侵入式手段，用于利用计算机视觉技术诊断患者是否存在贫血症状。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
许可
CC BY-SA 4.0
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